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龙图腾网获悉南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司申请的专利一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121480333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610018315.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测方法及系统是由王裕;王磊;王海华;何南;刘晓艳;吴洁;连晓娟;汪舟设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测方法，属于半导体封装技术领域。包括：S1、依据实际CoWoS封装结构，建立热特性一致的等效模型；S2、设置不同特征参数条件表征多种工况；S3、通过数值仿真获取各参数对应的热阻矩阵；S4、组建并预处理特征参数与热阻矩阵的数据集；S5、利用机器学习模型训练数据集，建立映射关系；S6、将等效化处理后的实际封装结构输入模型，预测热阻矩阵并计算最高温度。本发明还公开了一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测系统。本发明通过等效模型降低复杂度、节省计算资源，结合机器学习提升了预测效率。

本发明授权一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的CoWoS封装中Chiplet最高温度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据实际的CoWoS封装结构，建立与实际结构热特性一致的等效模型； 根据实际CoWoS封装结构，提取关键几何特征与材料参数； 计算封装结构的等效热阻，使其与原结构热阻相匹配，从而保证等效结构与原结构下各Chiplet的最高温度近似一致； 构建方程使原结构和等效结构热阻矩阵相等： 其中Rcond,equal、Rconv,equal和Rs,equal分别为等效结构的对流热阻、传导热阻和扩散热阻；Rconv和Rcond表示原结构的对流热阻和传导热阻，Rsn表示第n层到第n+1层所产生的扩散热阻； S2、在等效模型中设置不同的特征参数条件，以表征多种工况； S3、通过数值仿真，对不同参数下的等效模型进行稳态热仿真，获得对应的热阻矩阵； 数值仿真方法包括有限元法、热网络建模、MATLAB仿真； 对于每一组参数条件，分别对各Chiplet单独施加单位功率，通过数值仿真获得各Chiplet的稳态温升，确定各Chiplet的自热阻； 依次选取任意两个Chiplet同时施加单位功率输入，通过数值仿真获得对应稳态温度变化； 结合热量传递的线性叠加原理，通过上述仿真结果求解各Chiplet间的耦合热阻，构建系统的完整热阻矩阵； S4、将特征参数与热阻矩阵组成数据集，并对数据集进行预处理； S5、利用机器学习模型训练数据集，建立特征参数与热阻矩阵之间的映射关系； S6、将实际封装结构进行等效化处理后输入机器学习模型，预测热阻矩阵并计算各Chiplet的最高温度。

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